【摘要】：農(nóng)業(yè)是典型的勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè),而其中果蔬的收獲又是占用勞動(dòng)力最多且難以實(shí)現(xiàn)機(jī)械化作業(yè)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。即使發(fā)達(dá)國(guó)家的農(nóng)業(yè)作業(yè)已達(dá)到較高的自動(dòng)化水平,其采摘環(huán)節(jié)仍然大量依賴人工來(lái)完成,實(shí)現(xiàn)采摘作業(yè)的自動(dòng)化已成為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)發(fā)展的現(xiàn)實(shí)需求。將采摘機(jī)器人應(yīng)用到農(nóng)業(yè)實(shí)際生產(chǎn),有利于緩解勞動(dòng)力不足的問(wèn)題,有助于降低農(nóng)產(chǎn)品成本,提高農(nóng)副產(chǎn)品在市場(chǎng)中的競(jìng)爭(zhēng)力。在采摘過(guò)程中存在隨機(jī)生長(zhǎng)的枝葉、未成熟果實(shí)阻礙采摘機(jī)器人機(jī)械臂運(yùn)動(dòng)的現(xiàn)象,這一問(wèn)題導(dǎo)致采摘機(jī)器人難以真正應(yīng)用到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)中,制約了采摘機(jī)器人產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。因此,開(kāi)展采摘機(jī)器人機(jī)械臂實(shí)時(shí)避障路徑規(guī)劃方法的研究,對(duì)于推廣采摘機(jī)器人在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的應(yīng)用有著十分重要的現(xiàn)實(shí)意義。本文的主要研究?jī)?nèi)容如下:1、機(jī)械臂運(yùn)動(dòng)學(xué)分析與碰撞檢測(cè)算法。通過(guò)空間幾何體包絡(luò)模型的優(yōu)缺點(diǎn),確定機(jī)械臂和空間障礙物的碰撞檢測(cè)包絡(luò)模型類型�；谛坷碚搶�(duì)機(jī)械臂進(jìn)行數(shù)學(xué)建模,推導(dǎo)機(jī)械臂正運(yùn)動(dòng)學(xué)方程,結(jié)合機(jī)械臂結(jié)構(gòu)參數(shù)構(gòu)建其簡(jiǎn)化的碰撞檢測(cè)模型。根據(jù)機(jī)械臂與空間障礙物碰撞檢測(cè)模型的類型,設(shè)計(jì)空間幾何體碰撞判定算法。2、快速構(gòu)形空間構(gòu)建算法。分析傳統(tǒng)關(guān)節(jié)構(gòu)形空間構(gòu)建方法所存在的不足,以此為基礎(chǔ)提出一種快速關(guān)節(jié)構(gòu)形空間構(gòu)建算法。該算法由離線階段和在線階段兩部分組成。離線階段以遍歷機(jī)械臂任意構(gòu)形下與工作空間單元的干涉情況建立外部和自碰撞數(shù)據(jù)庫(kù)。在線階段計(jì)算實(shí)時(shí)場(chǎng)景中障礙物占據(jù)的離散工作空間單元,根據(jù)被占據(jù)的離散單元序號(hào)索引離線階段建立的外部和自碰撞數(shù)據(jù)庫(kù),構(gòu)建工作空間障礙物在關(guān)節(jié)構(gòu)形空間中的映射模型。3、高維關(guān)節(jié)構(gòu)形空間實(shí)時(shí)避障路徑規(guī)劃算法。結(jié)合基于啟發(fā)和基于隨機(jī)采樣的避障路徑規(guī)劃算法,引入批通知樹(shù)算法(Batch Informed Tree,BIT*)。提出一種雙線程實(shí)時(shí)避障路徑規(guī)劃策略,規(guī)劃線程主要進(jìn)行當(dāng)前場(chǎng)景的避障路徑規(guī)劃任務(wù),執(zhí)行線程則主要用于與控制流程通訊以及判斷實(shí)時(shí)刷新的規(guī)劃場(chǎng)景與正在執(zhí)行的機(jī)械臂避障路徑之間的關(guān)系。在實(shí)時(shí)避障路徑規(guī)劃策略的基礎(chǔ)上,對(duì)批通知樹(shù)算法進(jìn)行改進(jìn),使其適用于動(dòng)態(tài)環(huán)境下的避障路徑規(guī)劃。4、利用在Matlab環(huán)境下搭建的虛擬仿真系統(tǒng),模擬機(jī)械臂沿初始避障路徑運(yùn)動(dòng)的過(guò)程,在此場(chǎng)景中通過(guò)改變目標(biāo)果實(shí)的空間位置或設(shè)置新障礙物阻擋初始避障路徑的手段,驗(yàn)證本文所提出算法的有效性。同時(shí),將本文所提出的算法部署到林果采摘機(jī)器人控制系統(tǒng)中,通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證算法在模擬的實(shí)際采摘過(guò)程中的可行性和有效性。結(jié)果顯示,本文所提出的算法在虛擬仿真系統(tǒng)和真實(shí)機(jī)器人采摘系統(tǒng)中均能夠在設(shè)計(jì)時(shí)間內(nèi)正確處理實(shí)驗(yàn)所設(shè)置的任務(wù),表明本文提出的算法能夠快速、有效地進(jìn)行機(jī)械臂實(shí)時(shí)避障路徑規(guī)劃。
【圖文】：

采摘機(jī)器人能夠真正應(yīng)用于實(shí)際生產(chǎn)中，農(nóng)業(yè)自動(dòng)化領(lǐng)域的學(xué)者和專業(yè)技術(shù)人員對(duì)農(nóng)逡逑業(yè)采摘機(jī)器人、機(jī)械臂的避障路徑規(guī)劃問(wèn)題開(kāi)展了大量研宄工作，取得了邋一定的成果。逡逑Ｈｅｎｔｅｎｔ１２＃等以如圖１．１所示的黃瓜采摘機(jī)器人為研宄對(duì)象，通過(guò)工作場(chǎng)景信息逡逑獲取、機(jī)器人正逆運(yùn)動(dòng)學(xué)分析和避障路徑規(guī)劃器三個(gè)部分的內(nèi)容首次系統(tǒng)地闡述了農(nóng)逡逑業(yè)機(jī)器人機(jī)械臂避障運(yùn)動(dòng)規(guī)劃算法�？紤]到Ａ＊算法（Ａ邋Ｓｔａｒ）易于部署、魯棒性好等逡逑特性，研宄中采用了該算法進(jìn)行避障路徑規(guī)劃。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，雖然Ａ＊算法能逡逑夠?yàn)椋纷杂啥赛S瓜采摘機(jī)器人提供避障路徑規(guī)劃，但由于該算法的遍歷搜索特性，導(dǎo)逡逑致單個(gè)黃瓜采收過(guò)程耗時(shí)接近１０邋ｓ，遠(yuǎn)不及溫室黃瓜人工采收效率。逡逑圖１．１黃瓜采摘機(jī)器人機(jī)械臂實(shí)物圖逡逑Ｆｉｇ邋１．１邋Ｃｕｃｕｍｂｅｒ邋ｈａｒｖｅｓｔｉｎｇ邋ｒｏｂｏｔ邋ｍａｎｉｐｕｌａｔｏｒ逡逑Ｎｇｕｙｅｎｔ１４，１５＃等在根據(jù)多種基于采樣的路徑規(guī)劃算法速度性能實(shí)驗(yàn)結(jié)果，選取雙逡逑向擴(kuò)展隨機(jī)樹(shù)（Ｒａｐｉｄｌｙ－ｅｘｐｌｏｒｉｎｇ邋Ｒａｎｄｏｍ邋Ｔｒｅｅ邋Ｃｏｎｎｅｃｔ，ＲＲＴ－Ｃｏｎｎｅｃｔ）算法實(shí)施路逡逑徑規(guī)劃，在此基礎(chǔ)上，提出了一種適用于９自由度蘋果采摘機(jī)器人的實(shí)時(shí)避障路徑規(guī)逡逑劃策略。如圖１．２所示的仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，ＲＲＴ－Ｃｏｍｉｅｃｔ算法的平均路徑規(guī)劃時(shí)間逡逑約為２５０ｍｓ

并聯(lián)部分動(dòng)平臺(tái)目標(biāo)點(diǎn)，然后利用ＲＲＴ算法先后搜尋機(jī)械臂串聯(lián)部分和并聯(lián)部分的逡逑避障路徑，最后綜合串、并聯(lián)部分的結(jié)果獲得機(jī)械臂整體在作業(yè)場(chǎng)景中的無(wú)撞路徑。逡逑如圖１．４所示為仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果，結(jié)果表明該算法能夠有效為混聯(lián)懫摘機(jī)器人機(jī)械臂進(jìn)逡逑行避障路徑規(guī)劃。但該算法將混聯(lián)機(jī)械臂串、并聯(lián)部分的避障路徑規(guī)劃任務(wù)分割至獨(dú)逡逑立的兩個(gè)階段中，使得串聯(lián)部分無(wú)法實(shí)時(shí)避障，導(dǎo)致混聯(lián)機(jī)械臂整體避障能力下降。逡逑在此研究基礎(chǔ)上，，其所在課題組融合改進(jìn)雙向快速擴(kuò)展隨機(jī)樹(shù)算法（ＲＲＴ－Ｃｏｎｎｅｃｔ）逡逑和漸進(jìn)最優(yōu)快速擴(kuò)展隨機(jī)樹(shù)算法（ＲＲＴ＊），引入了一種雙向漸進(jìn)最優(yōu)快速擴(kuò)展隨機(jī)逡逑樹(shù)算法（ｉｍＴ＊－Ｃｏｎｎｅｃｔ），并通過(guò)快速建立明確的機(jī)械臂構(gòu)形空間減少在路徑規(guī)劃過(guò)逡逑程中機(jī)械臂與外部障礙物的復(fù)雜碰撞檢測(cè)。如圖１．５所示為將算法應(yīng)用于６自由度混逡逑聯(lián)采摘機(jī)器人機(jī)械臂避障路徑規(guī)劃的仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果，算法速度性能較為優(yōu)秀。但該算逡逑法仍然只是針對(duì)靜態(tài)環(huán)境下的避障路徑規(guī)劃任務(wù)，無(wú)法響應(yīng)障礙物和目標(biāo)果實(shí)的位姿逡逑動(dòng)態(tài)變化。逡逑ｔｓｏｏ．邐，６００｜逡逑？邋１＇廔雙gａ。逡逑１０００邋＼邋２０００邋ｎ邋＼逡逑ｙ／ｍｍ邋－２０００邐．２（Ｋ）0邋ｘ／ｍｍ
【學(xué)位授予單位】：中南林業(yè)科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TP241

【參考文獻(xiàn)】

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1 姬偉;程風(fēng)儀;趙德安;陶云;丁世宏;呂繼東;;基于改進(jìn)人工勢(shì)場(chǎng)的蘋果采摘機(jī)器人機(jī)械手避障方法[J];農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào);2013年11期

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4 劉長(zhǎng)林;張鐵中;楊麗;;果蔬采摘機(jī)器人研究進(jìn)展[J];安徽農(nóng)業(yè)科學(xué);2008年13期

5 蔡健榮;趙杰文;Thomas Rath;Macco Kawollek;;水果收獲機(jī)器人避障路徑規(guī)劃[J];農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào);2007年03期

6 崔玉潔;張祖立;白曉虎;;采摘機(jī)器人的研究進(jìn)展與現(xiàn)狀分析[J];農(nóng)機(jī)化研究;2007年02期

7 宋健;張鐵中;徐麗明;湯修映;;果蔬采摘機(jī)器人研究進(jìn)展與展望[J];農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào);2006年05期

8 孫波,陳衛(wèi)東,席裕庚;基于粒子群優(yōu)化算法的移動(dòng)機(jī)器人全局路徑規(guī)劃[J];控制與決策;2005年09期

9 黃獻(xiàn)龍,梁斌,吳宏鑫;機(jī)器人避碰規(guī)劃綜述[J];航天控制;2002年01期

10 劉成良,張凱,付莊,曹其新,殷躍紅;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在機(jī)器人路徑規(guī)劃中的應(yīng)用研究[J];機(jī)器人;2001年S1期

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2 占濤;雙臂協(xié)作農(nóng)業(yè)采摘機(jī)器人若干關(guān)鍵技術(shù)研究[D];湖北工業(yè)大學(xué);2017年

3 司艷偉;基于5次B樣條函數(shù)的果蔬采摘機(jī)器人軌跡規(guī)劃的研究[D];浙江理工大學(xué);2017年

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本文編號(hào)：2610049